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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "__Author:__ Bram Van de Sande\n",
    "\n",
    "__Date:__ 2 MAR 2018"
   ]
  },
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   "execution_count": 3,
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    {
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      "text/html": [
       "\n",
       "    <div class=\"bk-root\">\n",
       "        <a href=\"https://bokeh.pydata.org\" target=\"_blank\" class=\"bk-logo bk-logo-small bk-logo-notebook\"></a>\n",
       "        <span id=\"1537a75c-e130-4441-b7c6-f2e0191870fe\">Loading BokehJS ...</span>\n",
       "    </div>"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    },
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    }
   ],
   "source": [
    "import os\n",
    "import glob\n",
    "import pickle\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "from pyscenic.rnkdb import FeatherRankingDatabase as RankingDatabase, SQLiteRankingDatabase, MemoryDecorator\n",
    "from pyscenic.genesig import GeneSignature, Regulome\n",
    "from pyscenic.transform import module2features_rcc4all_impl, module2features_auc1st_impl, module2regulome, module2df\n",
    "from pyscenic.prune import prune2df, prune\n",
    "from pyscenic.utils import load_motif_annotations\n",
    "\n",
    "from dask import delayed\n",
    "from dask.dot import dot_graph\n",
    "from dask.multiprocessing import get\n",
    "from dask.diagnostics import Profiler, ResourceProfiler, CacheProfiler\n",
    "from dask.diagnostics import ProgressBar\n",
    "from distributed import LocalCluster, Client\n",
    "from bokeh.io import output_notebook, push_notebook, show\n",
    "output_notebook()\n",
    "from dask.diagnostics import visualize"
   ]
  },
  {
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   "outputs": [],
   "source": [
    "%load_ext snakeviz\n",
    "%load_ext line_profiler"
   ]
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   "outputs": [],
   "source": [
    "DATA_FOLDER=\"/Users/bramvandesande/Projects/lcb/tmp\"\n",
    "RESOURCES_FOLDER=\"/Users/bramvandesande/Projects/lcb/resources\"\n",
    "DATABASE_FOLDER = \"/Users/bramvandesande/Projects/lcb/databases/\"\n",
    "\n",
    "SQLITE_GLOB = os.path.join(DATABASE_FOLDER, \"mm9-*.mc8nr.db\")\n",
    "FEATHER_GLOB = os.path.join(DATABASE_FOLDER, \"mm9-*.mc8nr.feather\")\n",
    "\n",
    "MOTIF_ANNOTATIONS_FNAME = os.path.join(RESOURCES_FOLDER, \"motifs-v9-nr.mgi-m0.001-o0.0.tbl\")\n",
    "\n",
    "NOMENCLATURE = \"MGI\""
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "Make databases in feather format are available."
   ]
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  {
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   "execution_count": 5,
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   "source": [
    "if False:\n",
    "    def derive_db_name(fname):\n",
    "        return os.path.splitext(os.path.basename(fname))[0]\n",
    "\n",
    "    from pyscenic.rnkdb import convert2feather\n",
    "    \n",
    "    for fname in glob.glob(SQLITE_GLOB):\n",
    "        convert2feather(fname, DATABASE_FOLDER, derive_db_name(fname), NOMENCLATURE)"
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "### Load resources"
   ]
  },
  {
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   "source": [
    "Co-expression modules were derived from GENIE3 output."
   ]
  },
  {
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   "outputs": [],
   "source": [
    "with open(os.path.join(DATA_FOLDER,'modules.pickle'), 'rb') as f:\n",
    "    modules = pickle.load(f)"
   ]
  },
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    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "5106"
      ]
     },
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(modules)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Load whole genome ranking databases\n",
    "\n",
    "All implementations of the database are loaded for performance testing."
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 8,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "def name(fname):\n",
    "    return os.path.splitext(os.path.basename(fname))[0]"
   ]
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   "source": [
    "db_fnames = glob.glob(FEATHER_GLOB)\n",
    "dbs = [RankingDatabase(fname=fname, name=name(fname), nomenclature=\"MGI\") for fname in db_fnames]"
   ]
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      "text/plain": [
       "6"
      ]
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    "len(dbs)"
   ]
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  {
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   "source": [
    "sqldb_fnames = glob.glob(SQLITE_GLOB)\n",
    "sqldbs = [SQLiteRankingDatabase(fname=fname, name=name(fname), nomenclature=\"MGI\") for fname in sqldb_fnames]"
   ]
  },
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    {
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      "text/plain": [
       "6"
      ]
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    "len(sqldbs)"
   ]
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    "memdb = MemoryDecorator(dbs[0])"
   ]
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      "text/plain": [
       "20003"
      ]
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   "source": [
    "len(memdb._df.index)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "The number of features has an impact on the time to complete a module2regulome transformation, i.e. best times are 1.5 seconds for a 24k feature database while they are 1.1 seconds for a 20k feature database."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Load motif annotations"
   ]
  },
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   "source": [
    "motif_annotations = load_motif_annotations(MOTIF_ANNOTATIONS_FNAME)"
   ]
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>MotifSimilarityQvalue</th>\n",
       "      <th>OrthologousIdentity</th>\n",
       "      <th>Annotation</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>TF</th>\n",
       "      <th>MotifID</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Hoxa9</th>\n",
       "      <th>bergman__Abd-B</th>\n",
       "      <td>0.0006</td>\n",
       "      <td>1.000000</td>\n",
       "      <td>gene is annotated for similar motif cisbp__M10...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Zfp128</th>\n",
       "      <th>bergman__Aef1</th>\n",
       "      <td>0.0000</td>\n",
       "      <td>0.220264</td>\n",
       "      <td>motif is annotated for orthologous gene FBgn00...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Zfp853</th>\n",
       "      <th>bergman__Cf2</th>\n",
       "      <td>0.0000</td>\n",
       "      <td>0.166667</td>\n",
       "      <td>motif is annotated for orthologous gene FBgn00...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Nr1h2</th>\n",
       "      <th>bergman__EcR_usp</th>\n",
       "      <td>0.0000</td>\n",
       "      <td>0.378924</td>\n",
       "      <td>gene is orthologous to FBgn0000546 in D. melan...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>Nr1h3</th>\n",
       "      <th>bergman__EcR_usp</th>\n",
       "      <td>0.0000</td>\n",
       "      <td>0.408989</td>\n",
       "      <td>gene is orthologous to FBgn0000546 in D. melan...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                         MotifSimilarityQvalue  OrthologousIdentity  \\\n",
       "TF     MotifID                                                        \n",
       "Hoxa9  bergman__Abd-B                   0.0006             1.000000   \n",
       "Zfp128 bergman__Aef1                    0.0000             0.220264   \n",
       "Zfp853 bergman__Cf2                     0.0000             0.166667   \n",
       "Nr1h2  bergman__EcR_usp                 0.0000             0.378924   \n",
       "Nr1h3  bergman__EcR_usp                 0.0000             0.408989   \n",
       "\n",
       "                                                                Annotation  \n",
       "TF     MotifID                                                              \n",
       "Hoxa9  bergman__Abd-B    gene is annotated for similar motif cisbp__M10...  \n",
       "Zfp128 bergman__Aef1     motif is annotated for orthologous gene FBgn00...  \n",
       "Zfp853 bergman__Cf2      motif is annotated for orthologous gene FBgn00...  \n",
       "Nr1h2  bergman__EcR_usp  gene is orthologous to FBgn0000546 in D. melan...  \n",
       "Nr1h3  bergman__EcR_usp  gene is orthologous to FBgn0000546 in D. melan...  "
      ]
     },
     "execution_count": 15,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "motif_annotations.head()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Single-thread pipeline\n",
    "\n",
    "Before scaling it via dask to work on the full combinatorial space of databases x modules.\n",
    "\n",
    "_IMPORTANT:_ These times are for the 24k feature databases."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%lprun -f module2regulome list((idx, module2regulome(dbs[0], module, motif_annotations, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
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   "execution_count": 20,
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " \n",
      "*** Profile stats marshalled to file '/var/folders/cj/xhw0rd3s7hg5k4p78t4s3hph0000gn/T/tmpbzug18uh'. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%snakeviz\n",
    "regulomes = list((idx, module2regulome(dbs[0], module, motif_annotations, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. General performance is 78s for executing `module2regulome` 25 times.\n",
    "1. 79% of time is spent at `recovery` and 18% at `db.load`.\n",
    "\n",
    "Rerun on 3 MAR 2018: 60s in total."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### SQLite-based storage + bincount implementation"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%lprun -f module2regulome list((idx, module2regulome(sqldbs[0], module, motif_annotations, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " \n",
      "*** Profile stats marshalled to file '/var/folders/cj/xhw0rd3s7hg5k4p78t4s3hph0000gn/T/tmp64lgki9v'. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%snakeviz\n",
    "regulomes = list((idx, module2regulome(sqldbs[0], module, motif_annotations, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. General performance is 83s for executing `module2regulome` 25 times.\n",
    "1. 42% of time is spent at `recovery` and 56% at `db.load`.\n",
    "\n",
    "Rerun on 3 MAR 2018: 65s in total."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### In-memory database + bincount implementation"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%lprun -f module2regulome list((idx, module2regulome(memdb, module, motif_annotations, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " \n",
      "*** Profile stats marshalled to file '/var/folders/cj/xhw0rd3s7hg5k4p78t4s3hph0000gn/T/tmpgt2ct_im'. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%snakeviz\n",
    "regulomes = list((idx, module2regulome(memdb, module, motif_annotations, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. General performance is 78s for executing `module2regulome` 25 times.\n",
    "1. 89% of time is spent at `recovery` and 8.5% at `db.load`.\n",
    "\n",
    "Rerun on 3 MAR 2018: 57s in total."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### In-memory database + bincount implementation: assess effect of reducing rank_threshold parameter"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "%lprun -f module2regulome list((idx, module2regulome(memdb, module, motif_annotations, auc_threshold=0.01, rank_threshold=750, module2features_func=module2features_bincount_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. General performance is 69s for executing `module2regulome` 25 times.\n",
    "1. 93% of time is spent at `recovery` and 4.4% at `db.load`."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Feather-based storage + numba implementation"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " \n",
      "*** Profile stats marshalled to file '/var/folders/cj/xhw0rd3s7hg5k4p78t4s3hph0000gn/T/tmpue891on0'. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%snakeviz\n",
    "regulomes = list((idx, module2regulome(dbs[0], module, motif_annotations, module2features_func=module2features_numba_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. General performance is 49s for executing `module2regulome` 25 times.\n",
    "1. 47% of time is spent at `recovery` and 24% at `db.load`.\n",
    "\n",
    "Rerun on 3 MAR 2018: 32s in total."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Approach combining all potential improvements (in-memory database, auc-only calculation to assess enriched features and numba JIT implementation)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      " \n",
      "*** Profile stats marshalled to file '/var/folders/cj/xhw0rd3s7hg5k4p78t4s3hph0000gn/T/tmp7fvm6o6m'. \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%snakeviz\n",
    "regulomes = list((idx, module2regulome(memdb, module, motif_annotations, module2features_func=module2features_numba_impl)) for idx, module in enumerate(modules[0:25]))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. General performance is 39s for executing `module2regulome` 25 times.\n",
    "1. 81% of time is spent at `recovery`\n",
    "\n",
    "Rerun on 3 MAR 2018: 25s in total. (without numba 35s)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Parallelized pipeline"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### Python multiprocessing implementation (db-dedicated workers using in memory copy + numba implementation of auc calculation)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Loading the database is also part of the overall timing. This will however dwarf when the number of modules increases."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using 4 workers.\n",
      "2018-02-11 16:36:23.768052 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:23.793022 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:24.668392 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:24.675245 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:25.033397 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:25.033497 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:25.828411 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:36:25.828691 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:37:03.543603 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:37:03.555085 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): Done.\n",
      "2018-02-11 16:37:05.387102 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:37:05.392635 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): Done.\n",
      "2018-02-11 16:37:36.505520 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:37:36.542388 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): Done.\n",
      "2018-02-11 16:38:58.926816 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:38:59.081012 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): Done.\n",
      "14\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<TimeitResult : 2min 40s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each)>"
      ]
     },
     "execution_count": 16,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "%%timeit -n1 -r1 -o -q\n",
    "regulomes = prune(dbs[0:2], modules[0:50], MOTIF_ANNOTATIONS_FNAME, num_workers=4)\n",
    "print(len(regulomes))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using 6 workers.\n",
      "2018-02-11 16:40:19.958670 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(3): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:20.080826 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:20.135994 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:21.332779 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(3): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:21.403229 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:21.463122 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): database loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:21.731395 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:21.732508 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:21.733145 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(3): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:22.892675 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(3): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:22.960847 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:23.034359 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): motif annotations loaded in memory.\n",
      "2018-02-11 16:40:58.998615 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:40:59.008380 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(1): Done.\n",
      "2018-02-11 16:41:04.215768 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:41:04.224709 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(1): Done.\n",
      "2018-02-11 16:41:10.116049 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(3): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:41:55.559973 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:41:55.830685 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(2): Done.\n",
      "2018-02-11 16:41:55.872258 - Worker mm9-500bp-upstream-10species.mc8nr(3): Done.\n",
      "2018-02-11 16:41:58.671616 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(3): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:43:18.813445 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): All regulomes derived.\n",
      "2018-02-11 16:43:19.996566 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(2): Done.\n",
      "2018-02-11 16:43:20.134217 - Worker mm9-tss-centered-5kb-10species.mc8nr(3): Done.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "df = prune2df(dbs[0:2], modules[0:50], MOTIF_ANNOTATIONS_FNAME, num_workers=6)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "207"
      ]
     },
     "execution_count": 18,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "len(df)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr th {\n",
       "        text-align: left;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead tr:last-of-type th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th colspan=\"7\" halign=\"left\">Enrichment</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>AUC</th>\n",
       "      <th>NES</th>\n",
       "      <th>MotifSimilarityQvalue</th>\n",
       "      <th>OrthologousIdentity</th>\n",
       "      <th>Annotation</th>\n",
       "      <th>Context</th>\n",
       "      <th>TargetGenes</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>TF</th>\n",
       "      <th>MotifID</th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th></th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th rowspan=\"5\" valign=\"top\">Atf4</th>\n",
       "      <th>transfac_pro__M01186</th>\n",
       "      <td>0.044341</td>\n",
       "      <td>3.032623</td>\n",
       "      <td>0.000206</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>gene is annotated for similar motif transfac_p...</td>\n",
       "      <td>(target weight &gt;= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...</td>\n",
       "      <td>[(Dusp1, 1.0), (Lrrtm2, 1.0), (Npas4, 1.0), (T...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>transfac_public__M00178</th>\n",
       "      <td>0.044461</td>\n",
       "      <td>3.053414</td>\n",
       "      <td>0.000000</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>gene is annotated for similar motif swissregul...</td>\n",
       "      <td>(target weight &gt;= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...</td>\n",
       "      <td>[(Braf, 1.0), (Fosb, 1.0), (Vps37b, 1.0), (Rfx...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>cisbp__M3089</th>\n",
       "      <td>0.044916</td>\n",
       "      <td>3.132418</td>\n",
       "      <td>0.000003</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>gene is annotated for similar motif swissregul...</td>\n",
       "      <td>(target weight &gt;= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...</td>\n",
       "      <td>[(Braf, 1.0), (Fosb, 1.0), (Ube2h, 1.0), (Egr4...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>transfac_public__M00177</th>\n",
       "      <td>0.044775</td>\n",
       "      <td>3.107969</td>\n",
       "      <td>0.000003</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>gene is annotated for similar motif swissregul...</td>\n",
       "      <td>(target weight &gt;= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...</td>\n",
       "      <td>[(Braf, 1.0), (Fosb, 1.0), (Vps37b, 1.0), (Rfx...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>transfac_pro__M01861</th>\n",
       "      <td>0.044667</td>\n",
       "      <td>3.089216</td>\n",
       "      <td>0.000883</td>\n",
       "      <td>1.0</td>\n",
       "      <td>gene is annotated for similar motif transfac_p...</td>\n",
       "      <td>(target weight &gt;= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...</td>\n",
       "      <td>[(Braf, 1.0), (Tead1, 1.0), (Tpm4, 1.0), (Rfx1...</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                             Enrichment                                  \\\n",
       "                                    AUC       NES MotifSimilarityQvalue   \n",
       "TF   MotifID                                                              \n",
       "Atf4 transfac_pro__M01186      0.044341  3.032623              0.000206   \n",
       "     transfac_public__M00178   0.044461  3.053414              0.000000   \n",
       "     cisbp__M3089              0.044916  3.132418              0.000003   \n",
       "     transfac_public__M00177   0.044775  3.107969              0.000003   \n",
       "     transfac_pro__M01861      0.044667  3.089216              0.000883   \n",
       "\n",
       "                                                  \\\n",
       "                             OrthologousIdentity   \n",
       "TF   MotifID                                       \n",
       "Atf4 transfac_pro__M01186                    1.0   \n",
       "     transfac_public__M00178                 1.0   \n",
       "     cisbp__M3089                            1.0   \n",
       "     transfac_public__M00177                 1.0   \n",
       "     transfac_pro__M01861                    1.0   \n",
       "\n",
       "                                                                                 \\\n",
       "                                                                     Annotation   \n",
       "TF   MotifID                                                                      \n",
       "Atf4 transfac_pro__M01186     gene is annotated for similar motif transfac_p...   \n",
       "     transfac_public__M00178  gene is annotated for similar motif swissregul...   \n",
       "     cisbp__M3089             gene is annotated for similar motif swissregul...   \n",
       "     transfac_public__M00177  gene is annotated for similar motif swissregul...   \n",
       "     transfac_pro__M01861     gene is annotated for similar motif transfac_p...   \n",
       "\n",
       "                                                                                 \\\n",
       "                                                                        Context   \n",
       "TF   MotifID                                                                      \n",
       "Atf4 transfac_pro__M01186     (target weight >= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...   \n",
       "     transfac_public__M00178  (target weight >= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...   \n",
       "     cisbp__M3089             (target weight >= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...   \n",
       "     transfac_public__M00177  (target weight >= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...   \n",
       "     transfac_pro__M01861     (target weight >= 0.001, mm9-500bp-upstream-10...   \n",
       "\n",
       "                                                                                 \n",
       "                                                                    TargetGenes  \n",
       "TF   MotifID                                                                     \n",
       "Atf4 transfac_pro__M01186     [(Dusp1, 1.0), (Lrrtm2, 1.0), (Npas4, 1.0), (T...  \n",
       "     transfac_public__M00178  [(Braf, 1.0), (Fosb, 1.0), (Vps37b, 1.0), (Rfx...  \n",
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       "     transfac_public__M00177  [(Braf, 1.0), (Fosb, 1.0), (Vps37b, 1.0), (Rfx...  \n",
       "     transfac_pro__M01861     [(Braf, 1.0), (Tead1, 1.0), (Tpm4, 1.0), (Rfx1...  "
      ]
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    "df.head()"
   ]
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    "#### Dask framework using multiprocessing"
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      "[########################################] | 100% Completed |  3min  8.6s\n"
     ]
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    "with ProgressBar():\n",
    "    with Profiler() as prof, ResourceProfiler(dt=0.25) as rprof, CacheProfiler() as cprof:\n",
    "        regulomes = prune(dbs[0:2], modules[0:50], MOTIF_ANNOTATIONS_FNAME,\n",
    "                                     client_or_address=\"dask_multiprocessing\", module_chunksize=8)"
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    "len(regulomes)"
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       "</div>"
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       "<div style=\"display: table;\"><div style=\"display: table-row;\"><div style=\"display: table-cell;\"><b title=\"bokeh.models.layouts.Column\">Column</b>(</div><div style=\"display: table-cell;\">id&nbsp;=&nbsp;'91d1d41b-bdae-4402-8dec-5f1af6ff97bc', <span id=\"fb52d071-9231-4269-af7a-f5b95f19cf1f\" style=\"cursor: pointer;\">&hellip;)</span></div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">children&nbsp;=&nbsp;[ToolbarBox(id='f7814dcf-264d-4754-83a3-25f667171fca', ...), Column(id='b78f228c-5798-451c-b6a3-8d48a3b3c46f', ...)],</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">css_classes&nbsp;=&nbsp;[],</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">disabled&nbsp;=&nbsp;False,</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">height&nbsp;=&nbsp;None,</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">js_event_callbacks&nbsp;=&nbsp;{},</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">js_property_callbacks&nbsp;=&nbsp;{},</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">name&nbsp;=&nbsp;None,</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">sizing_mode&nbsp;=&nbsp;'fixed',</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">subscribed_events&nbsp;=&nbsp;[],</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">tags&nbsp;=&nbsp;[],</div></div><div class=\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\" style=\"display: none;\"><div style=\"display: table-cell;\"></div><div style=\"display: table-cell;\">width&nbsp;=&nbsp;None)</div></div></div>\n",
       "<script>\n",
       "(function() {\n",
       "  var expanded = false;\n",
       "  var ellipsis = document.getElementById(\"fb52d071-9231-4269-af7a-f5b95f19cf1f\");\n",
       "  ellipsis.addEventListener(\"click\", function() {\n",
       "    var rows = document.getElementsByClassName(\"7cc0898e-0694-4011-9b05-a90ef30b1053\");\n",
       "    for (var i = 0; i < rows.length; i++) {\n",
       "      var el = rows[i];\n",
       "      el.style.display = expanded ? \"none\" : \"table-row\";\n",
       "    }\n",
       "    ellipsis.innerHTML = expanded ? \"&hellip;)\" : \"&lsaquo;&lsaquo;&lsaquo;\";\n",
       "    expanded = !expanded;\n",
       "  });\n",
       "})();\n",
       "</script>\n"
      ],
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       "Column(id='91d1d41b-bdae-4402-8dec-5f1af6ff97bc', ...)"
      ]
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    "visualize([prof, rprof, cprof])"
   ]
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    "#### Dask framework with custom client"
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    "local_cluster = LocalCluster(n_workers=6, \n",
    "                             threads_per_worker=1)\n",
    "\n",
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       "<table style=\"border: 2px solid white;\">\n",
       "<tr>\n",
       "<td style=\"vertical-align: top; border: 0px solid white\">\n",
       "<h3>Client</h3>\n",
       "<ul>\n",
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       "  <li><b>Dashboard: </b><a href='http://127.0.0.1:8787' target='_blank'>http://127.0.0.1:8787</a>\n",
       "</ul>\n",
       "</td>\n",
       "<td style=\"vertical-align: top; border: 0px solid white\">\n",
       "<h3>Cluster</h3>\n",
       "<ul>\n",
       "  <li><b>Workers: </b>6</li>\n",
       "  <li><b>Cores: </b>6</li>\n",
       "  <li><b>Memory: </b>12.88 GB</li>\n",
       "</ul>\n",
       "</td>\n",
       "</tr>\n",
       "</table>"
      ],
      "text/plain": [
       "<Client: scheduler='tcp://127.0.0.1:51083' processes=6 cores=6>"
      ]
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    "custom_client"
   ]
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   "source": [
    "regulomes = prune(dbs[0:2],\n",
    "                             modules[0:50],\n",
    "                             MOTIF_ANNOTATIONS_FNAME,\n",
    "                             client_or_address=custom_client)"
   ]
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    {
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       "<b>Future: list_of_filter</b> <font color=\"gray\">status: </font><font color=\"black\">finished</font>, <font color=\"gray\">type: </font>list, <font color=\"gray\">key: </font>list_of_filter-420560af-d732-480f-b278-68c9b5468ba1"
      ],
      "text/plain": [
       "<Future: status: finished, type: list, key: list_of_filter-420560af-d732-480f-b278-68c9b5468ba1>"
      ]
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     "output_type": "execute_result"
    }
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   "source": [
    "regulomes"
   ]
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   "outputs": [
    {
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      "text/plain": [
       "[Regulome(name='Regulome for Arntl', nomenclature='MGI', gene2weights=<frozendict {'Zfp668': 1.0, 'Bag6': 1.0, 'Rnf167': 1.0, 'Hmg20a': 1.0, 'Cog3': 1.0, 'Snrpb': 1.0, 'Pafah1b2': 1.0, 'Eif3i': 1.0, 'Vps52': 1.0, 'Trmt112': 1.0, 'Psma6': 1.0, 'Dnaja2': 1.0, 'Cdk13': 1.0, 'Cpsf3': 1.0, 'Cstf2t': 1.0, 'Ncstn': 1.0, 'Fam188a': 1.0, 'Tmem161b': 1.0, 'Emg1': 1.0, 'Mtmr4': 1.0, 'Cap1': 1.0, 'Epn1': 1.0, 'Ttpal': 1.0, 'Nipbl': 1.0, 'Zfp410': 1.0, 'Krr1': 1.0, 'Rpl37': 1.0, 'Dalrd3': 1.0, 'Ebna1bp2': 1.0, 'Lrrc49': 1.0, 'Pick1': 1.0, 'Ngrn': 1.0, 'Uggt1': 1.0, 'Psmd13': 1.0, 'Zfp384': 1.0, 'Sptlc2': 1.0, 'Gatad1': 1.0, 'B3gat3': 1.0, 'Tmcc1': 1.0, 'Ppme1': 1.0, 'Rhot2': 1.0, 'Fbxw2': 1.0, 'Dctn5': 1.0, 'Ndufs3': 1.0, 'Pgap3': 1.0, 'Trim46': 1.0, 'Pfn1': 1.0, 'Lyrm1': 1.0, 'Ddost': 1.0, 'Ovca2': 1.0, 'Clasp1': 1.0, 'Vma21': 1.0, 'Zfp622': 1.0, 'Exoc1': 1.0, 'Tomm6': 1.0, 'Zfp3': 1.0, 'Erh': 1.0, 'Txnl4b': 1.0, 'Prpf19': 1.0, 'Ubl7': 1.0, '1110001J03Rik': 1.0, 'Lsm1': 1.0, 'Fmr1': 1.0, 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